如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research IMSE560这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。运筹学Operations Research（英式英语：operational research），通常简称为OR，是一门研究开发和应用先进的分析方法来改善决策的学科。它有时被认为是数学科学的一个子领域。管理科学一词有时被用作同义词。
运筹学Operations Research采用了其他数学科学的技术，如建模、统计和优化，为复杂的决策问题找到最佳或接近最佳的解决方案。由于强调实际应用，运筹学与许多其他学科有重叠之处，特别是工业工程。运筹学通常关注的是确定一些现实世界目标的极端值：最大（利润、绩效或收益）或最小（损失、风险或成本）。运筹学起源于二战前的军事工作，它的技术已经发展到涉及各种行业的问题。
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数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Employee Scheduling
In contrast to the applications discussed up to this point, the models described in this, and the next section require that all variables are integer. However, since this feature is just a simple addition to the formulation, we have chosen to discuss these models in this chapter.
The employee scheduling model in this section is, in some sense, also an allocation problem. However, it has its own character, so that it justifies its own section. Consider a recurring situation in which employees have to be assigned to shifts. The number of employees required to be on the job varies throughout the day during a variety of time slots. For instance, a bus route will require significant service during the early morning and afternoon rush hours, while there will not be much service during lunch hour or late at night. Similar requirements exist for nurses, pilots, cashiers in grocery stores, and similar scenarios.
The difficulty with this problem is that we are typically not able to hire casual labor whenever needed, but we will have to use permanent employees. Consequently, the objective of the problem is to use the smallest number of employees (a proxy for costs) and still be able to staff the position(s) throughout the day.
In our numerical example, assume that a regular shift is $8 \mathrm{hrs}$ and assume that there are 4-hr time segments during which personnel requirements have been observed. The personnel requirements during the 4-hr time slots are shown in Table $2.12$ using a 24-hr clock.
Assume that shift work can start every $4 \mathrm{hrs}$ at $6 \mathrm{AM}, 10 \mathrm{AM}$, and so forth, and that an employee cannot work on more than one shift. Our decision is then how many employees to hire, who should start their respective shifts at each of these points in time. This means that we can define variables $x_{06}, x_{10}, x_{14}, x_{18}, x_{22}$ and $x_{02}$ as the number of employees who start their shift at $6 \mathrm{AM}, 10 \mathrm{AM}, 2 \mathrm{PM}$, and so forth. The total number of employees required is then the sum of all of these variables. As far as the constraints go, we have to require that a sufficient number of employees is present during each time slot. Consider, for instance, the time slot between 1400 and $1800 \mathrm{hrs}$, during which at least 19 employees are needed. The employees working during this time slot are those whose shift starts at $1000 \mathrm{hrs}$ plus those who start working at $1400 \mathrm{hrs}$. This means that during this time slot $x_{10}+x_{14}$ employees will be working, a number that must be at least 19. Similar constraints have to be formulated for all six-time slots. The formulation can then be written as follows, where again, we ignore the necessary integrality requirements for reasons of simplicity.
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Cutting Stock Problems
In this model, the variables quite naturally must assume integer values. Cutting stock problems (or, alternatively, stock cutting or trim loss problems) are among the early applications of integer linear programming. The first studies concerned paper rolls, whose width is fixed, but which can be cut to desired lengths. The decision maker then has a number of larger rolls of paper of given length, which he has to cut down to smaller rolls that are in demand. This is what is called a one-dimensional problem, as only the length of the rolls is cut.
In order to explain the formulation, suppose that a home improvement store carries wooden rods in a standard profile and width. They presently have two lengths, $12 \mathrm{ft}$ and $10 \mathrm{ft}$. In particular, they have twenty $12 \mathrm{ft}$ rods and twenty-five $10 \mathrm{ft}$ rods in their warehouse. Management anticipates a need for sixty $8 \mathrm{ft}$ rods, forty $5 \mathrm{ft}$ rods, and seventy-five $3 \mathrm{ft}$ rods. In order to obtain the desired lengths, we can either cut existing rods at a cost of $50 \%$ per cut, or purchase new rods at a cost of $\$ 2$, $\$ 1.50$, and $\$ 1.10$ for the $8 \mathrm{ft}, 5 \mathrm{ft}$, and $3 \mathrm{ft}$ rods, respectively.
There are two common types of objectives. Management could either attempt to minimize the waste produced in the process or could minimize the costs incurred in the process. Minimizing waste is a popular option, yet it is nontrivial from a conceptual point of view. A small piece, say a $2 \mathrm{ft}$ rod, cannot be used and is considered a complete waste. A larger piece, say a $4 \mathrm{ft}$ rod, however, while twice the size of a $2 \mathrm{ft}$ rod, but may be no waste at all, as it might be used to satisfy some future demand for $4 \mathrm{ft}$ sizes, even if it is not used in this planning period. Since minimizing waste is really just a proxy for cost, we will simply minimize the total cost incurred in the process.
In order to formulate the problem, it is mandatory that we first devise a cutting plan. A cutting plan will include all meaningful cutting patterns. Patterns that are undesirable, either because they produce too much waste, are too difficult to cut, or for some other reason, are simply not included in the cutting plan.
运筹学代写
数学代写|运筹学代写运筹部代考|员工调度
. Employee Scheduling . Employee Scheduling . Employee Scheduling . Employee调度
与到目前为止讨论的应用程序相比，本文和下一节中描述的模型要求所有变量都是整数。然而，由于这个特性只是对公式的一个简单补充，我们选择在本章中讨论这些模型
本节中的员工调度模型在某种意义上也是一个分配问题。然而，它有自己的特点，因此它有自己的部分。考虑一个反复出现的情况，员工必须被分配到不同的班次。在不同的时间段内，工作所需的员工数量是不同的。例如，一条公共汽车路线在清晨和下午的高峰时间需要大量的服务，而在午餐时间或深夜则不会有太多的服务。类似的要求也存在于护士、飞行员、杂货店收银员和类似的场景中
这个问题的困难之处在于，我们通常无法在需要的时候雇佣临时工，但我们将不得不使用固定员工。因此，这个问题的目标是使用最小数量的员工(成本的代表)，同时仍然能够在一天内为这些职位配备人员。在我们的数值示例中，假设一个常规轮班是$8 \mathrm{hrs}$，并假设在观察人员需求的4小时时间段内。4小时时间段的人员需求如表$2.12$(采用24小时制)所示
假设轮班工作可以在每个$4 \mathrm{hrs}$到$6 \mathrm{AM}, 10 \mathrm{AM}$开始，以此类推，并且一个员工不能在多个班次工作。然后我们决定雇佣多少员工，谁应该在每个时间点开始各自的轮班。这意味着我们可以将变量$x_{06}, x_{10}, x_{14}, x_{18}, x_{22}$和$x_{02}$定义为从$6 \mathrm{AM}, 10 \mathrm{AM}, 2 \mathrm{PM}$开始轮班的员工数量，以此类推。所需的雇员总数是所有这些变量的总和。就限制而言，我们必须要求在每个时间段有足够数量的员工在场。例如，考虑1400到$1800 \mathrm{hrs}$之间的时间段，这期间至少需要19名员工。在这个时间段工作的员工是那些在$1000 \mathrm{hrs}$开始工作的人加上那些在$1400 \mathrm{hrs}$开始工作的人。这意味着在这个时间段$x_{10}+x_{14}$员工将工作，这个数字必须至少是19。所有六个时间段都必须制定类似的约束条件。然后，公式可以写成如下形式，在这里，为了简单起见，我们再次忽略了必要的完整性要求
数学代写|运筹学代写运筹学代考|库存削减问题
在这个模型中，变量很自然地必须假设为整数值。切料问题(或者，换句话说，切料或修剪损失问题)是整数线性规划的早期应用之一。最初的研究是关于纸卷的，它的宽度是固定的，但可以切割到所需的长度。然后决策者就有了一定长度的几卷较大的纸，他必须根据需要将这些纸剪成较小的卷。这就是所谓的一维问题，因为只有卷的长度被切割。
为了解释这个公式，假设一家家装用品商店出售标准外形和宽度的木棒。它们目前有两个长度，$12 \mathrm{ft}$和$10 \mathrm{ft}$。特别是，他们的仓库里有20个$12 \mathrm{ft}$棒和25个$10 \mathrm{ft}$棒。管理层预计需要60根$8 \mathrm{ft}$棒，40根$5 \mathrm{ft}$棒和75根$3 \mathrm{ft}$棒。为了获得所需的长度，我们可以以每次切割$50 \%$的成本切割现有的棒，或分别以$\$ 2$、$\$ 1.50$和$\$ 1.10$的成本购买$8 \mathrm{ft}, 5 \mathrm{ft}$和$3 \mathrm{ft}$棒。
有两种常见的目标类型。管理人员可以尽量减少过程中产生的浪费，也可以尽量减少过程中产生的成本。减少浪费是一个很受欢迎的选择，但从概念的角度来看，它并非微不足道。一小块，比如$2 \mathrm{ft}$棒，不能使用，被认为是完全的浪费。然而，更大的一块，比如$4 \mathrm{ft}$杆，虽然是$2 \mathrm{ft}$杆的两倍大小，但可能根本不浪费，因为它可能被用来满足未来对$4 \mathrm{ft}$尺寸的一些需求，即使它在这个规划期间没有使用。由于最小化浪费实际上只是成本的一个代表，我们将简单地最小化过程中产生的总成本
为了阐明这个问题，我们必须首先制定一个削减计划。切割计划将包括所有有意义的切割模式。不受欢迎的图案，要么因为产生太多浪费，要么因为太难切割，要么因为其他原因，根本不包括在切割计划中
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多 用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。